该源码分享主要针对基于Vision-based-building-energy-data-outlier-detection721曲线图异常波形检测系统的开发。该系统通过YOLOV8标注好的数据集进行一键训练，实现了对异常波形的快速检测。此外，系统还具有一套完整的改进创新点，包括Web前端展示功能，使得用户能够更方便地查看和分析检测结果。

在开发过程中，开发者采用了多种技术手段来提高系统的性能和准确性。例如，通过使用深度学习算法，系统能够自动识别出异常波形的特征，并对其进行分类和判断。同时，开发者还对数据集进行了预处理和标注，确保了数据的准确性和一致性。

此外，该系统还具备一定的扩展性，可以根据用户需求进行定制化开发。例如，用户可以根据自己的需求添加更多的检测指标，或者调整检测算法的参数等。这些改进创新点使得该系统更加强大和灵活，能够满足不同场景下的需求。曲线图异常波形检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]